Scarlet 通过定制化的线下与线上教育培训项目，培养领导力和职业技能。其课程与实践指导涵盖实习生礼仪、商务社交、演讲技巧，以及在职业环境中进行有效社交等主题。Scarlet 横跨教育、人力资源科技和生产力领域，专注于个人成长、真诚沟通，并帮助人们在人生不同阶段建立领导所需的信心与能力。
高级机器学习工程师，伦敦混合办公
构建并部署用于 Scarlet 医疗器械认证流程的智能体文档理解系统。 开发经过评估的机器学习系统，在保障安全和证据完整性的同时加速认证。
描述
- 设计能够搜索、解析并视觉检查技术文件的智能体文档理解系统
- 创建从大量不同类型文档集合中检索信息的智能体工具框架
- 维护来源归属，并在准确性、延迟和成本之间取得平衡，减少幻觉
- 将基于智能体的系统部署到生产环境
- 与评估人员合作，为复杂领域定义成功标准并创建数据集和基准
- 评估检索质量、引用准确性、专家一致性、评估人员投入、评估质量、客户体验和返工情况
- 利用评估结果确定改进优先级
- 开发符合认证机构所要求的公正性和客观性的智能体
- 帮助用户解读证据、识别不确定性，并对重大决策保留责任
- 领导机器学习系统从概念和原型阶段，经过部署与评估，持续改进
- 与临床医生、评估人员和工程师合作，在不降低安全性的前提下加速医疗器械认证
任职要求
- 至少三年将软件交付到生产环境的经验
- 了解深度学习、智能体工具、上下文管理和信息检索
- 具备创建机器学习评估数据集的经验
- 深入理解统计学和机器学习系统评估的第一性原理
- 具备设计、部署和运营生产系统的经验
- 对生产环境安全有实际判断力，包括数据访问、权限、不受信任的输入和重大操作
- 能够选择适合工作负载的基础设施，并解释复杂性、可靠性、安全性和成本之间的权衡
- 能够负责处理定义不清的问题，从与领域专家共同定义成功标准，到开展实验并改进生产系统
- 优先考虑：具备部署涉及工具调用、敏感数据或重大操作的智能体系统经验，并设置评估和安全措施
- 优先考虑：具备构建检索或文档理解系统的经验，且其输出必须根据复杂的源证据进行验证
- 能够在工作期间前往伦敦办公室办公
福利待遇
- 股权报酬
- 工作环节和面试均包含在招聘流程中